Az új Relic AI monitoring döntő szerepet játszik a DeepSeek-R1 modellek rendellenességeinek azonosításában azáltal, hogy átfogó láthatóságot biztosít az AI alkalmazáscsomagba. Ez magában foglalja a kulcsfontosságú mutatók nyomon követését, például az áteresztőképességet, a késleltetést és a költségeket, amelyek nélkülözhetetlenek a modell különböző körülmények között történő teljesítéséhez [1] [4] [9]. Így segít az új Relic AI megfigyelés a rendellenességek azonosításában:
1. valós idejű megfigyelés: Az új Relic valós idejű megfigyelési képességeket kínál, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy megfigyeljék a DeepSeek modellek működését. Ez a valós idejű láthatóság elengedhetetlen a modell kimenetében vagy teljesítményében a rendellenességek vagy a váratlan viselkedés észleléséhez [3] [9].
2. mély nyomkövetés: A platform mély nyomokat ad az AI modell által generált válaszokhoz. Ez a nyomkövetési képesség lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy láthassák az egyes válaszok teljes életciklusát, a kezdeti utasítástól kezdve a feldolgozás minden szakaszáig. Ez a részletes nézet segít azonosítani, hogy hol fordulhat elő rendellenességek, függetlenül attól, hogy a modell feldolgozási logikájában vagy más alkalmazáskomponensekkel való interakcióban van -e [6].
3. A kiugró és trendek azonosítása: Az új ereklyék AI megfigyelése az összes AI-választ egy roll-up nézetbe konszolidálja, megkönnyítve a modell kimeneteinek kimeneti és trendjeinek azonosítását. A túlmutatók olyan rendellenességeket vagy váratlan viselkedést jelezhetnek, amelyek további vizsgálatot igényelhetnek [6].
4. Modell összehasonlítás: Az új Relic modell-összehasonlító képességei lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy felmérjék, hogyan működnek a különféle modellek, beleértve a mély-R1-et is. Ez segít annak meghatározásában, hogy mely modellek hajlamosabbak a rendellenességekre, vagy amelyek jobb megbízhatóságot és teljesítményt nyújthatnak [1] [9].
5. Költség- és teljesítmény -optimalizálás: A kulcsfontosságú mutatók, például az átviteli sebesség és a késleltetés megfigyelésével a fejlesztők optimalizálhatják a DeepSeek modellek teljesítményét, miközben kezelik a költségeket. Ez az optimalizálási folyamat feltárhatja az erőforrás -felhasználással vagy hatékonysággal kapcsolatos rendellenességeket is [3] [9].
Ezen megfigyelési képességek ellenére azonban a mélySeek-R1 modelleket jelentős biztonsági résekkel azonosították, ideértve a versengés iránti érzékenységet és a káros tartalom generálását [5] [8]. Ezért, míg az új Relic AI megfigyelés segíthet azonosítani az operatív rendellenességeket, ezen biztonsági kockázatok kezelése további intézkedéseket igényel, például robusztus biztonsági tesztelés és rendellenesség -detektálási rendszerek [8].
Idézetek:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle- outofDistribution-bemenetek
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linedin.com/posts/gariaro_deploy-deepseek-models-locally-and-monitive-activity-72926455332226369-BTJH
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-theepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-se-security-kockázatok
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-bservability-t--reepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerability/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-reepseek-ai-monitoring-8689063